Технологія блокчейн розроблена таким чином, щоб бути безпечною, але вона не застрахована від експлойтів -хакери DeFi, вразливості смарт-контрактів та атаки Sybilпризвели до мільярдних втрат. Чи можемашинне навчання (ML) бути рішенням?

Ця стаття досліджує: Як ML може виявляти та запобігати атакам блокчейну ** Поточні слабкі місця безпеки в крипто** Реальні проекти, що використовують AI для безпеки блокчейну Ризики та обмеження покладення на ML

---

##1. Як машинне навчання може підвищити безпеку блокчейну

Виявлення шахрайства та моніторинг аномалій

• Моделі ML аналізуютьшаблони транзакцій, щоб позначити: -Незвичайна активність гаманця(наприклад, раптові великі зняття коштів) -Схеми витягування килимів та схеми накачування та скидання -Фішинг-шахрайці(шкідливі смарт-контракти)

Приклад: *Chainalysis використовує ML для відстеження незаконних криптопотоків. *

Виявлення вразливості смарт-контракту

• Інструменти на базі штучного інтелекту (Slither, MythX) сканують: -Помилки відновлення входу(наприклад, хак DAO за 60 мільйонів доларів) -Цілочисельні переливи -Логічні недоліки в протоколах DeFi

Приклад: *Certora використовує формальну перевірку+ML для аудиту контрактів. *

Атака Sybil та запобігання атакам 51%

• ML ідентифікуєфальшиві вузлиабошкідливі валідаторишляхом аналізу: -Кластеризація IP-адреса -Аномалії стейкінгової поведінки

Приклад: *Aleo використовує докази нульового знання+ML для перевірки збереження конфіденційності. *

Розвідка прогнозних загроз

• ML прогнозуєнові вектори атаки, навчаючись з минулих подвигів.
• Може передбачитицілі атаки на флеш-позикадо того, як вони відбудуться.

---

##2. Поточні слабкі місця в безпеці блокчейну

Вразливість	Вплив	Чи може ML допомогти?
Помилки смарт-контракту	$3млрд втрачено в 2023 році	✅ (Автоматизований аудит)
**Маніпуляція Oracle	Експлойти, такі як Mango Markets ($114 млн)	✅ (Виявлення аномалій)
MEV (видобувана вартість майнера)	Несправедлива фронтова робота	⚠️ (Часткове пом'якшення)
Крадіжка приватного ключа	$1B+ щорічні втрати	❌ (ML не може запобігти фішингу)

---

##3. Реальні проекти з використанням ML для безпеки блокчейну

Мережа Форта

-Децентралізоване виявлення загрозаза допомогою ботів на базі ML.

• Сповіщення про** шкідливі транзакції**в режимі реального часу.

Еліптичний

-Аналітика блокчейну на основі штучного інтелектудля відстеження вкрадених коштів.

• Використовується регуляторами та біржами.

Халборн

-ML + етичний хакінгдля аудиту блокчейнів, таких як Solana та Sui.

---

##4. Ризики та обмеження ML в безпеці блокчейну

Змагальне машинне навчання

• Хакери можуть**обдурити моделі ML з отруєними даними.
• Приклад: * Обдурити аудитора штучного інтелекту, щоб схвалити шкідливий контракт. *

Надмірна залежність від штучного інтелекту Black-Box

• Якщо модель ML позначає транзакцію,чи можемо ми довіряти їй без пояснень? -Регулятори можуть вимагати прозоростів автоматизованих рішеннях.

Ризики централізації

• Багато інструментів безпеки ML покладаються нацентралізовані канали даних.
• Конфлікт зетосом децентралізації блокчейну.

---

##5. Майбутнє: безпека блокчейну з розширенням штучного інтелекту

-Гібридні аудити людини-штучного інтелекту(AI позначає ризики, люди перевіряють). -МЛ-моделі на ланцюжку(наприклад, валідатори AI в мережах PoS). -Прогнозні екрани DeFi-(протоколи автоматичної паузи, якщо ймовірна атака).

---

##Висновок: ML - це потужний інструмент, але не срібна кулея

Машинне навчання** може значно покращити безпеку блокчейну**, але це не усуне всіх ризиків. Кращий підхід?** Поєднуйте автоматизацію штучного інтелекту з людським досвідом**для безпечнішого майбутнього Web3.

Як ви думаєте? -** Чи довіряєте ви AI для захисту протоколу DeFi на 1 мільярд доларів?** -** Чи можуть децентралізовані рішення ML замінити традиційних аудиторів?**

Обговоріть нижче! 💬